基于机器视觉的柑橘表面缺陷检测

针对柑橘人工分类强度高、效率低、精度差的问题,为实现快而准确的柑橘缺陷检测,提出一种基于机器视觉技术的缺陷检测方法。在VS2013环境下利用开源计算机视觉库OpenCV进行开发,根据柑橘的颜色与形状特点,将图像颜色模型由RGB转换为HSV,利用HSV图像进行背景去除后,在HSV颜色模型下利用V分量灰度图边缘检测与形态学处理的方法以提取柑橘表面的缺陷特征。结果表明,柑橘表面缺陷检测的总体识别率为92%,所用方法能有效地识别柑橘表面的缺陷。

梁式称重传感器弹性体的固有频率的提高及结构参数优化

合理的结构参数组合能够提高悬臂梁式称重传感器弹性体的固有频率,并且能够改善传感器的响应特性。先通过Solidworks参数化建模软件建立悬臂梁式称重传感器的参数化三维模型。为实现参数传递不丢失,再建立Solidworks与ANSYS Workbench的无缝连接。在对悬臂梁式称重传感器进行模态分析的基础上,基于ANSYS Workbench的优化设计功能模块,对其进行优化计算分析,通过计算、分析相关参数对优化目标的敏感性和输入参数对优化目标的响应,来确定最佳的优化方案,并与原方案比较,结果表明:优化后的传感器固有频率提高了2. 47%,达到了优化目的。

基于声信号处理的窨井盖盗毁检测方法

为遏制偷盗和毁坏窨井盖行为,提出一种利用声信号对窨井盖偷盗和毁坏进行检测的方法。因不同声信号的能量基于频率的分布存在差异,将窨井盖产生的振动声信号进行FFT变换,将变换后的频谱转化为能量谱,利用统计方法确定窨井盖振动声信号能量在频率上的特征分布区间和分布阈值,计算其他干扰声信号的20个最大能量点在该特征区间的概率分布数并与阈值对比,判断窨井盖的振动声是否是遭受盗毁时敲击引起的。实验结果显示:窨井盖敲击声的能量分布与其他声信号具有明显不同,其能量分布的特征频率为48～504 Hz,分布阈值为85%。该方法能够有效识别盗毁窨井盖声音,且在一定信噪比环境下具有较强鲁棒性。

改性脲醛树脂应用于环保防潮中密度纤维板的生产

笔者用MF防水树脂(粘接性能较好的防水性树脂)和消醛剂的改性方法,改变制胶工艺,分批次添加尿素,适当延长缩聚反应时间,增大脲醛树脂胶的分子量,降低脲醛树脂胶中甲醛和尿素的摩尔比,制备低醛脲醛树脂。将改性脲醛树脂用于环保防潮中密度纤维板的生产,通过备料、纤维分离、施胶与干燥、铺装、预压、热压、冷却、养生、砂光、齐边等生产工艺,所生产的中密度纤维板产品的物理力学性能及防潮和环保性能达到国家标准GB/T-11718-2009中要求。